Modélisation statistique des pluies maximales annuelles dans le district d’Abidjan (sud de la Côte d’Ivoire)

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2018

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précipitations maximales annuelles modélisation statistique estimation de paramètres Abidjan Côte d’Ivoire maximum annual precipitation statistical modelling parameter estimation Abidjan Ivory Coast


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Amani Michel Kouassi et al., « Modélisation statistique des pluies maximales annuelles dans le district d’Abidjan (sud de la Côte d’Ivoire) », Revue des sciences de l’eau / Journal of Water Science, ID : 10.7202/1051697ar


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Les valeurs extrêmes des variables hydroclimatiques présentent un intérêt tout particulier lorsqu’on parle en termes de risque. L'estimation de la récurrence de pluies extrêmes fournit des éléments indispensables pour la construction d'infrastructures telles que les digues, les ouvrages d'assainissement, etc., afin de protéger efficacement la population et leurs biens. Cet article a pour objectif de trouver une loi théorique qui peut montrer une bonne représentation de la fonction de distribution des pluies journalières maximales annuelles pour la prévention des risques liés aux inondations dans le district d’Abidjan au sud de la Côte d’Ivoire. Les données utilisées couvrent la période allant de 1961 à 2014. Des lois de distribution employées dans la conception des ouvrages hydrauliques ont ainsi été retenues dans cette analyse : la loi de Weibull, la loi de Gumbel et la loi log-normale. Elles ont été ajustées aux pluies journalières maximales annuelles et les paramètres ont été estimés de manière spécifique. Les fréquences empiriques ont été calculées à partir de la relation de Hazen. Les paramètres des différentes lois ont été déterminés par la méthode des moments pondérés. L’ajustement a été apprécié à partir de représentation graphique et du test du χ2. Deux critères (critère d’Akaike et critère bayésien) ont été retenus pour trancher sur le choix des meilleurs modèles. Les différentes lois ont montré en général une bonne adéquation à la série des pluies journalières maximales annuelles de la station de Port-Bouët (Abidjan). Cependant, la loi qui ajuste le mieux les pluies journalières maximales annuelles de la station de Port-Bouët (Abidjan) est la loi de Gumbel. Il est donc recommandé de travailler avec la distribution de Gumbel dans toute étude de dimensionnement d’ouvrages hydrauliques en général et dans le domaine des ouvrages d’évacuation des eaux pluviales en particulier dans le district d’Abidjan.

The extreme values of hydroclimatic variables are of particular interest when speaking in terms of risk. The estimation of the recurrence of extreme rainfall provides essential elements for the construction of infrastructures such as dykes, sewage works, etc., in order to effectively protect the population and their property. The aim of this article is to find a theoretical law that can show a good representation of the distribution function of the annual maximum daily rainfall for the prevention of flood risks in the Abidjan district in the south of Ivory Coast. The data used cover the period from 1961 to 2014. Distribution laws used in the design of hydraulic structures have been retained in this analysis: the law of Weibull, the law of Gumbel and the lognormal law. They were adjusted to the maximum annual rainfall and the parameters were estimated in a specific way. The empirical frequencies were calculated from the Hazen relation. The parameters of the different laws were determined by the weighted moment method. Adjustment was assessed using graphic representation and χ2 test. Two criteria (Akaike criterion and Bayesian criterion) were used to select the best model. The different laws generally showed a good fit with the series of annual maximum daily rains of the Port-Bouët station (Abidjan). However, the law that best adjusted the annual maximum daily rainfall of the Port-Bouët station (Abidjan) was the law of Gumbel. It is therefore recommended to work with the distribution of Gumbel in any design study of hydraulic structures in general and in the field of storm drainage works especially in the district of Abidjan.

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